## Python高并发SQL库
在开发中，我们经常会遇到需要处理大量数据的情况，特别是在高并发场景下。传统的数据库访问方式，如使用Python的MySQLdb库，往往会在高并发情况下出现性能瓶颈。为了解决这个问题，出现了一些专门用于处理高并发SQL的Python库，本文将向大家介绍其中一个常用的库——`aiomysql`。
### 什么是aiomysql
`aiomysql`是一个基于`a
原创
2024-01-29 11:37:04
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# Python TCP 高并发库实现指南
在如今的网络环境中，高并发处理是一个必不可少的特性。尤其是在开发网络服务的时候，如何处理大量的并发请求成为了开发者需要掌握的重要技能之一。本文将指导你如何使用 Python 实现一个简单的 TCP 高并发服务器。
## 整体流程
以下是实现 TCP 高并发服务器的基本步骤：
| 步骤 | 描述
并发：看起来像同时运行就是并发并行：同一时间同时被执行叫做并行，最大并行数就是CPU核数协程不是实实在在存在的物理基础和操作系统运行逻辑，只是程序员从代码层面避开了系统对遇到IO的程序会切走CPU资源的一种方法，在IO密集型任务中，通过协程，可以让CPU尽可能多的时间在本程序上执行，由于协程的原理是遇到IO及让cpu去执行其他代码，不停的来回切，在基于socket TCP通信中，这便为并发提供了土
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2023-10-10 11:42:48
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1.SQL协调器线程读取到一个新的事物，取出last_commit和sequence_number的值2.SQL协调器线程判断取出的新的事物的当前last_commit值是否大于当前已执行完成的sequence_number的最小值（low water mark 简称LWM）3.如果SQL协调器线程读取到的当前事物的last_commit值大于当前已经执行sequence_number，则说明上一
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2023-11-02 10:30:59
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最近在项目上线使用过程中使用SqlServer的时候发现在高并发情况下，频繁更新和频繁查询引发死锁。通常我们知道如果两个事务同时对一个表进行插入或修改数据，会发生在请求对表的X锁时，已经被对方持有了。由于得不到锁，后面的Commit无法执行，这样双方开始死锁。但是select语句和update语句同时执行，怎么会发生死锁呢？看完下面的分析，你会明白的…首先看到代码中使用的查询的方法Select&
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2023-09-28 10:04:10
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# SQL Server高并发处理
在现代的Web应用中，高并发是一个常见的问题。当多个用户同时访问一个数据库时，数据库系统需要能够有效地处理大量的并发请求，以确保系统的性能和稳定性。SQL Server作为一种流行的关系型数据库管理系统，在处理高并发时也有一套相应的解决方案。
## 1. 并发控制原则
在处理高并发时，我们需要考虑以下几个并发控制原则：
- 互斥性：确保同一时刻只有一个事
原创
2024-06-19 06:30:51
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下面我们使用Python来实现并发的Web Server，其中采用了多进程、多线程、协程、单进程单线程非阻塞的方式。 一、使用子进程来实现并发Web Serverimport socket
import re
import multiprocessing
def handle_request(new_socket):
# 接收请求
recv_msg = ""
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2023-07-04 22:02:28
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这周又填了一个以前挖下的坑。这个博客系统使用Psycopy库实现与PostgreSQL数据库的通信。前期，只是泛泛地了解了一下SQL语言，然后就胡乱拼凑出这么一个简易博客系统。10月份找到工作以后，认真读了《数据库系统概念》这本书，对数据库有了更深的认识。然后就开始对博客系统的数据库查询模块开始重构。改进之前之前，我的查询步骤很简单，就是：前端提交查询请求 --> 建立数据库连接 -->
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2023-10-07 21:22:53
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sql处理高并发，防止库存超卖 数据库（43） 今天王总又给我们上了一课，其实mysql处理高并发，防止库存超卖的问题，在去年的时候，王总已经提过；但是很可惜，即使当时大家都听懂了，但是在现实开发中，还是没这方面的意识。今天就我的一些理解，整理一下这个问题，并希望以后这样的课程能多点。先来就库存超卖的问题作描述：一般电子商务网站都会遇到如团购、秒杀、特价之类的活动，而这样的活动
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2023-12-20 06:58:10
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这章讨论如何应对大量并发用户的情况
一个测试时很高效的查询可能在大并发情况下执行地很慢，而且当大量语句并发执行，如果SQL语句提交的速度比服务速度要快时，系统性能就会出现严重问题，所有查询都会受到影响，原先较快的查询也会变慢
负载增加未必是造成性能问题的原因，它只不过使性能问题暴露出来了而已。此时，建议改善程序，而不是升级硬件
修改操作本质上比查询代
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2023-12-26 13:33:39
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场景：订票系统，多用户同时抢购某一趟列车的车票，同时操作数据库。 并发操作带来的数据不一致性包括1）丢失修改（lost update）
2）不可重复读（non-repeatable read）
3）脏读（dirty read）并发控制类型：**1. 悲观并发控制：**用到锁来保护数据。用于锁消耗低于回滚事务的成本环境中；**2. 乐观并发控制：**并发过程中不产生锁，读取数据后
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2023-11-27 13:48:56
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一、什么是epoll我们在 Python多种方式实现并发的Web Server 的最后使用单进程+单线程+非阻塞+长连接实现了一个可并发处理客户端连接的服务器。他的原理可以用以下的图来描述：解释：1.HTTP服务器是我们使用 单进程+单线程+非阻塞+长连接实现 的web服务器。2.在实现的时候，我们创建了一个存放已接受Socket连接的列表，该列表是在应用程序的内存空间中的。如图中深蓝色部分3.当
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2023-10-11 08:37:59
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前面学习了socket的相关知识，但是只能处理单线程的，当然我们也可以使用python多线程模块实现多线程并发，python中socketserver模块实现了并发相关操作，本文主要记录一下学习过程。服务端代码如下：#1、自定义一个类#2、在类中重写handle方法(该方法中实现自己业务逻辑)importsocketserverclassMyserver(socketserver.BaseRequ
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2024-01-23 20:12:57
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aiohttp介绍官网上有这样一句话介绍：Async HTTP client/server for asyncio and Python翻译过来就是 基于asyncio和Python实现的异步HTTP客户端/服务器asyncio可以实现单线程并发IO操作。也就是做异步操作。如果仅用在客户端，发挥的威力不大。如果把asyncio用在服务器端，例如Web服务器，由于HTTP连接就是IO操作，因此可以用
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2023-12-12 15:49:10
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Python高级编程和异步IO并发编程一、多线程、多进程和线程池编程1、GIL gil global interpreter lock （全局解释器锁）python中一个线程对应于c语言中的一个线程 （cpython）gil使得同一个时刻只有一个线程在一个cpu上执行字节码, 无法将多个线程映射到多个cpu上执行GIL主动释放的情况： gil会根据执行的字节码行数以及时间片释放gil gil在遇到
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2023-12-14 11:01:53
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一、前言在Python开发中，服务部署有各种各样的方案，同时作为服务端语言也是比较吃力的，没有Java那样有很成熟的方案。在这里介绍一个高并发部署方案：Systemd+Nginx+Gunicorn+Gevent+Supervisor+Flask。众所周知 Flask 是一个同步的框架，处理请求的时候是以单进程的方式，当同时访问的人数过多时，Flask 服务就会出现阻塞的情况。就像我们买火车票一样，
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2021-05-17 08:17:00
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1.单线程tornado.web：基础web框架模块tornado.ioloop：核心IO循环模块，高效的基础。封装了:1.asyncio 协程，异步处理2. epoll模型：水平触发（状态改变就询问，select(),poll()）， 边缘触发（一直询问，epoll()）3.poll 模型：I/O多路复用技术4.BSD（UNIX操作系统中的一个分支的总称）的kqueue（
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2023-08-19 16:30:09
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一、库分表在redis，memcached等缓存系统盛行的互联网时代，构建一个支撑每秒十万只读的系统并不复杂，无非是通过一致性哈希扩展缓存节点，水平扩展web服务器等。支付系统要处理每秒十万笔订单，需要的是每秒数十万的数据库更新操作（insert加update），这在任何一个独立数据库上都是不可能完成的任务，所以我们首先要做的是对订单表（简称order）进行分库与分表。在进行数据库操作时，一般都会
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2024-01-08 13:53:52
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--事务控制与并发处理
--事务的特点：
--atomic:原子性，事务的全有或全无。事务做为一个处理单元，处理完成扣要么保存
--要么回滚不保留。
--consistent:一致性，事务完成或撤消后，都应该处于一致的状态。数据变化符后数据定义
--规则，数据结束时，数据所有结构必须正确。
--isolated:隔离性，多个事务同时进行，他们之间应该互不干扰。事
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2024-05-31 09:56:08
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并发控制简介PostgreSQL提供了多种方式以控制对数据的并发访问。在数据库内部，数据的一致性使用多版本模式（多版本并发控制（Multiversion Concurrency Control），即MVCC）维护。这意味着每个SQL语句查询到的数据，是查询开始时间节点的快照（一个数据版本），而与查询期间数据状态无关。此机制确保语句不会查询到由并发事务对同一行数据进行修改而产生的不一致数据，从而为每
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2023-07-22 01:34:10
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